均值模糊（Average Blur）:  

將影像中每個像素的值替換為鄰域（Kernel）中所有像素的平均值。這種方式簡單快速降低雜訊 ，但可能會造成邊緣與影像細節的明顯喪失。

Replace the value of each pixel in the image with the average value of all pixels in the neighborhood (Kernel). This method is simple and fast, but may cause a significant loss of edge details.

画像内の各ピクセルの値を、近傍の全ピクセルの平均値（カーネル）に置き換えます。この方法はシンプルで高速ですが、エッジのディテールが大幅に失われる可能性があります。

參數  Parameter (Kernal) : 

       鄰域 (Kernal) 的尺寸 (Size)    カーネルサイズ

高斯模糊（Gaussian Blur）: 

高斯模糊的權重遵循高斯分佈，越靠近中心的像素權重越大，因此在保留邊緣細節的同時能更有效地去除雜訊。  

The weight of Gaussian blur follows a Gaussian distribution. The closer the pixel is to the center, the larger the weight is. Therefore, it can more effectively remove noise while preserving edge details.

ガウスぼかしの重みはガウス分布に従います。ピクセルが中心に近いほど重みが大きくなります。そのため、エッジのディテールを維持しながら、より効果的にノイズを除去できます。

參數  Parameter (Kernal) :  

        高斯核（Gaussian Kernel）大小，必須是奇數 (Must be an odd number)

        ガウスカーネルのサイズは奇数でなければなりません

sigmaX 依照Kernel 尺寸自動計算

sigmaX will be automatically calculated based on the Kernel size

sigmaXはカーネルサイズに基づいて自動的に計算されます

中值模糊（Median Blur）: 

將鄰域像素排序後取中間值作為新的像素值，對於去除「椒鹽雜訊（Salt & Pepper Noise）」特別有效。

Sorting neighboring pixels and taking the median value as the new pixel value is particularly effective for removing "Salt & Pepper Noise".

隣接するピクセルをソートし、その中央値を新しいピクセル値として取得する方法は、「ソルト＆ペッパーノイズ」の除去に特に効果的です。

參數  Parameter (Kernal) :  

        Kernel大小，必須是奇數 (Must be an odd number)

        カーネルサイズは奇数でなければなりません

雙邊濾波器 (Bilateral Filter) : 

結合空間域和強度域的資訊來進行平滑，在平滑的同時保留影像的邊緣和細節。本功能中過濾期間使用的每個像素鄰域的直徑 為50

Combining information from the spatial and intensity domains to smooth the image, while preserving the edges and details of the image. The diameter of each pixel neighborhood used during filtering in this function is 50

空間領域と強度領域からの情報を組み合わせて、画像のエッジと詳細を維持しながら画像を滑らかにします。この関数のフィルタリング中に使用される各ピクセル近傍の直径は50である。

參數  Parameter (sigmaColor) :

表示色彩空間的標準方差，一般盡可能大。(較大的參數值意味著像素鄰域內較遠的顏色會混合在一起，而產生更大面積的半相等顏色)

Represents the standard deviation of the color space, which is generally as large as possible. (A larger parameter value means that colors farther away in the pixel neighborhood will be mixed together, resulting in a larger area of ​​semi-equal colors)

色空間の標準偏差を表します。通常は可能な限り大きくなります。（パラメータ値が大きいほど、ピクセル近傍のより遠い色が混ざり合い、結果として色がほぼ等しい領域が広くなります）

參數  Parameter (sigmaSpace) :

表示座標空間的標準方差(像素單位)，一般盡可能小。(較大的參數值意味著只要它們的顏色足夠接近，越遠的像素都會相互影響)

Indicates the standard deviation of the coordinate space (in pixels), which is generally as small as possible. (A larger parameter value means that as long as their colors are close enough, the farther pixels will affect each other)

座標空間の標準偏差（ピクセル単位）を示します。通常は可能な限り小さくなります。（パラメータ値が大きいほど、色が十分に近い限り、遠くのピクセルが互いに影響し合うことを意味します）

邊緣偵測 - 拉普拉斯算子 ( Laplacian Operator ) :

藉由影像中灰階的急劇變化來判斷是否為邊緣區域

Determine whether an image is an edge area by observing the sharp change in grayscale.

グレースケールの急激な変化を観察することによって、画像がエッジ領域であるかどうかを判断します。

參數  Parameter (kernal size) :

運算區域大小，必須是正奇數 

The size of the operation area must be a positive odd number

操作領域のサイズは正の奇数でなければならない

參數  Parameter (scale) :

縮放比例常數，必須是正奇數

Scaling constant, must be a positive odd number

スケーリング定数は正の奇数でなければなりません

索伯運算 (Sobel)：
利用一階微分計算影像的水平與垂直邊緣，對於清晰影像中的邊緣提取效果良好 

The first-order differential is used to calculate the horizontal and vertical edges of the image, which is effective for edge extraction in clear images.

一次微分は画像の水平エッジと垂直エッジを計算するために使用され、鮮明な画像でのエッジ抽出に効果的です。

參數  Parameter (kernal size) :

運算區域大小，必須是正奇數 

The size of the operation area must be a positive odd number

操作領域のサイズは正の奇数でなければならない

Canny運算子 ：
多步驟邊緣偵測法，能有效抑制雜訊並提供準確、連續的邊緣輪廓

 Multi-step edge detection method can effectively suppress noise and provide accurate and continuous edge contours

多段階エッジ検出法は、ノイズを効果的に抑制し、正確で連続したエッジ輪郭を提供することができます。

參數  Parameter(low threshold):

若像素梯度小於最小閥值則此像素將被忽略

If the pixel gradient is less than the low threshold, the pixel will be ignored.

ピクセルの勾配が最小しきい値未満の場合、そのピクセルは無視されます。

參數  Parameter(high threshold):

若像素梯度大於上限閥值則此像素將被視為影像邊緣

If the pixel gradient is greater than the upper threshold, the pixel will be regarded as the image edge.

ピクセルの勾配が上限しきい値より大きい場合、そのピクセルは画像のエッジと見なされます。 

二質化(Thresholding):

將影像灰階值依照指定閾值進行黑白轉換。最大灰度為255

Convert the image grayscale value according to the specified threshold. This function is performed in THRESH_BINARY mode, and the maximum grayscale is 255

指定された閾値に従って画像のグレースケール値を変換します。この関数はTHRESH_BINARYモードで実行され、最大グレースケールは255です。

參數  Parameter(thresh):

THRESH_BINARY:

當像素的灰度值大於閾值，則轉換為黑色，若像素的灰度小於閾值則轉換為白色

When the grayscale value of the pixel is greater than the threshold, it is converted to black. If the grayscale value of the pixel is less than the threshold, it is converted to white.

ピクセルのグレースケール値が閾値より大きい場合は黒に変換されます。ピクセルのグレースケール値が閾値より小さい場合は白に変換されます。

THRESH_BINARY_INV:

當像素的灰度值大於閾值，則轉換為白色，若像素的灰度小於閾值則轉換為黑色

When the grayscale value of the pixel is greater than the threshold, it is converted to white. If the grayscale value of the pixel is less than the threshold, it is converted to black.

ピクセルのグレースケール値が閾値より大きい場合は白に変換されます。ピクセルのグレースケール値が閾値より小さい場合は黒に変換されます。